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基于混合采样和CAWOA-BP的变压器故障诊断
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作者 李佰霖 陈昱锐 +2 位作者 褚凡武 付文龙 柯学志 《水电能源科学》 北大核心 2024年第3期216-220,共5页
为提高变压器故障诊断准确率,提出了基于混合采样技术的数据处理方法和改进鲸鱼算法优化BP神经网络的故障诊断模型。首先通过Tomek links和SMOTE对原始数据进行去噪处理及少数类数据样本合成,然后采用Cubic map混沌映射及自适应权重调... 为提高变压器故障诊断准确率,提出了基于混合采样技术的数据处理方法和改进鲸鱼算法优化BP神经网络的故障诊断模型。首先通过Tomek links和SMOTE对原始数据进行去噪处理及少数类数据样本合成,然后采用Cubic map混沌映射及自适应权重调整策略改进鲸鱼算法(WOA),利用改进后的鲸鱼算法优化BP神经网络参数;最后,利用混合采样前后的数据对传统BP神经网络、WOA-BP、CAWOA-BP三种模型进行对比仿真试验。结果表明,使用混合采样后的数据训练模型会使模型故障诊断准确率提高,且CAWOA-BP模型的表现优于传统BP神经网络和WOA-BP模型。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 混合采样 鲸鱼优化算法 bp神经网络
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基于BP ANN-GA混合型算法的混凝土配合比优化设计研究 被引量:6
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作者 陈晓东 陈斌 刘国华 《水力发电学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期59-63,52,共6页
根据混凝土不同龄期的抗压、抗拉强度与和易性、耐久性等要求,综合考虑原材料供应、施工工艺、环境温度和湿度等条件,合理设计混凝土配合比,并最大限度节约工程成本,是现代混凝土技术发展对配合比设计提出的新要求。本文结合基于BP人工... 根据混凝土不同龄期的抗压、抗拉强度与和易性、耐久性等要求,综合考虑原材料供应、施工工艺、环境温度和湿度等条件,合理设计混凝土配合比,并最大限度节约工程成本,是现代混凝土技术发展对配合比设计提出的新要求。本文结合基于BP人工神经网络的预测技术和基于遗传算法(GA)的全局优化算法,建立混凝土配合比非线性优化模型,并对该模型的参数选择、计算效率等问题进行深入探讨,从而为上述问题的解决找到一条较为可行的途径,取得初步的成果。文中并给出简单的应用实例,以进一步验证算法的适用性、有效性。 展开更多
关键词 水工材料 配合比优化 bpann-ga混合型算法 混凝土 人工神经网络 遗传算法
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基于GA-BP模型的混合制冷剂天然气液化装置运行参数优化分析 被引量:3
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作者 刘淼儿 单卫光 +2 位作者 朱建鲁 刘金华 李恩道 《中国海上油气》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期195-201,共7页
天然气液化装置的制造及施工通常无法与设计参数保持完全一致,这些偏差的累积可能导致装置实际运行状态偏离于设计的最优工况。本文根据混合制冷剂天然气液化装置的实际历史运行数据,通过选择合理的节点,建立了基于BP神经网络的天然气... 天然气液化装置的制造及施工通常无法与设计参数保持完全一致,这些偏差的累积可能导致装置实际运行状态偏离于设计的最优工况。本文根据混合制冷剂天然气液化装置的实际历史运行数据,通过选择合理的节点,建立了基于BP神经网络的天然气液化装置比功耗预测模型;为了提高模型预测的准确性,利用遗传算法(GA)对神经网络的初始权值进行优化,形成了GA-BP模型。根据GA-BP模型,以天然气液化装置的比功耗最小化为目标,对该装置的主要操作参数进行了优化。结果表明,与原设计最优工况下的实测结果相比,采用优化后参数运行的混合制冷剂天然气液化装置比功耗比减小了4.3%,提高了整个装置的运行效率。本文研究的基于GA-BP模型的优化方法可为天然气液化装置的工艺设计与高效运行提供参考。 展开更多
关键词 天然气 液化装置 混合制冷剂 bp神经网络 遗传算法 参数优化
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基于GA-BP神经网络的UHPC抗压强度预测与配合比设计 被引量:43
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作者 陈庆 马瑞 +1 位作者 蒋正武 王慧 《建筑材料学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期176-183,191,共9页
开展了不同配合比条件下超高性能混凝土(UHPC)的制备与抗压强度试验,并结合已有数据形成了神经网络训练样本;根据UHPC原材料组成和性能需求设计了包含神经网络输入层(7节点)、隐层(8节点)和输出层(1节点)的拓扑结构,并引入遗传算法(GA)... 开展了不同配合比条件下超高性能混凝土(UHPC)的制备与抗压强度试验,并结合已有数据形成了神经网络训练样本;根据UHPC原材料组成和性能需求设计了包含神经网络输入层(7节点)、隐层(8节点)和输出层(1节点)的拓扑结构,并引入遗传算法(GA)优化了UHPC抗压强度预测网络的初始权值和阈值;采用试验样本模拟训练了不同配合比条件下的UHPC抗压强度预测GA-BP神经网络,并以此为基础建立了基于不同性能需求的配合比设计方法.对比试验数据和传统BP神经网络方法计算结果发现,GA-BP神经网络能更好地指导UHPC抗压强度预测和配合比设计. 展开更多
关键词 超高性能混凝土 GA-bp神经网络 遗传算法 抗压强度预测 配合比设计
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BP-MSM混合算法及其在森林自疏规律研究中的应用 被引量:15
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作者 吴承祯 洪伟 《应用生态学报》 CAS CSCD 2000年第5期655-659,共5页
森林自然稀疏机制一般是非线性的、动态的 .人工神经网络具有逼近任意非线性映射的特性 .本文阐述了人工神经网络模拟森林自疏机制的可行性和不足之处 ,并提出了基于改进单纯形法的神经网络模型 (BP MSM混合算法 )的基本原理和算法 ,结... 森林自然稀疏机制一般是非线性的、动态的 .人工神经网络具有逼近任意非线性映射的特性 .本文阐述了人工神经网络模拟森林自疏机制的可行性和不足之处 ,并提出了基于改进单纯形法的神经网络模型 (BP MSM混合算法 )的基本原理和算法 ,结合山杨天然林和杉木人工林自疏实例说明了其应用 .森林自疏实例应用结果表明 ,BP MSM混合算法模拟森林自然稀疏机制是理想的 ,模拟精度较高 ,从而继承和发展了人工神经网络方法与理论 ,丰富了森林自然稀疏规律研究方法 . 展开更多
关键词 人工神经网络 bp-MSM混合算法 森林自疏规律
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基于PSO-BP混合算法的短期电力负荷预测 被引量:2
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作者 田丽 夏新运 +1 位作者 蒋慧 张淑芳 《自动化与仪器仪表》 2009年第2期40-41,53,共3页
将粒子群优化算法和BP神经网络算法相结合,形成粒子群-神经网络(PSO-BP)混合算法,建立了涉及各种影响因素的短期负荷预测模型。运用所建立的PSO-BP混合算法和BP算法的负荷预测模型进行短期负荷预测,比较所得结果可知,PSO-BP混合算法预... 将粒子群优化算法和BP神经网络算法相结合,形成粒子群-神经网络(PSO-BP)混合算法,建立了涉及各种影响因素的短期负荷预测模型。运用所建立的PSO-BP混合算法和BP算法的负荷预测模型进行短期负荷预测,比较所得结果可知,PSO-BP混合算法预测精度较高,效果较好。 展开更多
关键词 粒子群 PSO-bp混合算法 短期负荷 预测
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森林自疏规律BPMSM模型与张氏模型的比较 被引量:2
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作者 吴承祯 洪伟 姜志林 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第z1期78-83,共6页
森林自然稀疏机制一般是非线性的、动态的 ,人工神经网络具有逼近任意非线性映射的特性 ,这从理论上保证了其应用于森林自疏研究的可行性。本文在提出的基于改进单纯形法的神经网络模型 (BP MSM混合算法 )的基本原理和算法的基础上 ,结... 森林自然稀疏机制一般是非线性的、动态的 ,人工神经网络具有逼近任意非线性映射的特性 ,这从理论上保证了其应用于森林自疏研究的可行性。本文在提出的基于改进单纯形法的神经网络模型 (BP MSM混合算法 )的基本原理和算法的基础上 ,结合山杨林、云南松林和杉木林自疏实例进一步分析了BP MSM混合算法与张氏模型在研究森林自疏规律上的效果优劣。森林自疏实例应用结果表明 ,当建立BP MSM混合算法的 3层 1∶5∶1网络结构模型时 ,其模拟效果明显优于张氏模型 ,残差平方和仅为张氏模型的 3 89%~ 2 7 16 % ,说明BP MSM混合算法应用于森林自疏规律研究是理想的 ,从而丰富了森林自然稀疏规律研究方法。 展开更多
关键词 自疏规律 bp-MSM混合算法 森林自疏
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基于改进BP神经网络的预测系统开发 被引量:2
8
作者 田少杰 洪跃 李阳 《工业控制计算机》 2012年第11期77-78,81,共3页
阐述了预测系统的基本功能、原理实现和系统结构。对BP神经网络的结构和训练算法进行了研究,在分析了传统BP算法的缺陷后,提出了一种基于附加动量与自适应学习率相结合的改进算法。根据改进BP算法采用MATLAB编写了具有预测功能的循环函... 阐述了预测系统的基本功能、原理实现和系统结构。对BP神经网络的结构和训练算法进行了研究,在分析了传统BP算法的缺陷后,提出了一种基于附加动量与自适应学习率相结合的改进算法。根据改进BP算法采用MATLAB编写了具有预测功能的循环函数程序。最后,利用VB.net、MATLAB以及Access数据库的混合编程技术开发了这套预测系统,并将该系统应用于高血压预测实例。 展开更多
关键词 预测系统 bp神经网络 改进算法 MATLAB 混合编程
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Optimization of a Lobed Mixer with BP Neural Network and Genetic Algorithm 被引量:1
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作者 SONG Yukuan LEI Zhijun +2 位作者 LU Xin-Gen XU Gang ZHU Junqiang 《Journal of Thermal Science》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第1期387-400,共14页
A Sequential Approximate Optimization framework(SAO)for the multi-objective optimization of lobed mixer is established by using the BP neural network and Genetic Algorithm:the ratio of lobe wavelength to height(η)and... A Sequential Approximate Optimization framework(SAO)for the multi-objective optimization of lobed mixer is established by using the BP neural network and Genetic Algorithm:the ratio of lobe wavelength to height(η)and the rise angle(α)are selected as the design parameters,and the mixing efficiency,thrust and total pressure loss are the optimization objectives.The CFX commercial solver coupled with the SST turbulence model is employed to simulate the flow field of lobed mixer.A tetrahedral unstructured grid with 5.6 million cells can achieve the similar global results.Based on the response surface approximation model of the lobed mixer,it is necessary to avoid increasing or decreasingαandηat the same time.Instead,theαshould be reduced while theηis appropriately increased,which is conducive to achieving the goal of increasing thrust and reducing losses at the expense of a small decrease in the mixing efficiency.Compared with the normalized method,the non-normalized method with better global optimization accuracy is more suitable for solving the multi-objective optimization problem of the lobed mixer,and its optimal solution(α=8.54°,η=1.165)is the optimal solution of the lobed mixer optimization problem studied in this paper.Compared with the reference lobed mixer,theα,β(the fall angle)and H(lobe height)of the optimal solution are reduced by 0.14°,1.34°and 3.97 mm,respectively,and theηis increased by 0.074;its mixing efficiency is decreased by 4.46%,but the thrust is increased by 2.29%and the total pressure loss is decreased by 0.64%.Downstream of the optimized lobed mixer,the radial scale and peak vorticity of the streamwise voritices decrease with the decreasing lobe height,thereby reducing the mixing efficiency.For the optimized lobed mixer,its low mixing efficiency is the main factor for the decrease of the total pressure loss,but the improvement of the geometric curvature is also conducive to reducing its profile loss.Within the scope of this study,the lobed mixer has an optimal mixing efficiency(ε=74.14%)that maximizes its thrust without excessively increasing the mixing loss. 展开更多
关键词 lobed mixer OPTIMIZATION bp neural network genetic algorithm jet mixing
原文传递
基于IGA—BP神经网络的电机故障诊断研究 被引量:1
10
作者 乔维德 《西安电力高等专科学校学报》 2009年第3期62-66,共5页
提出一种基于改进遗传算法(IGA)和误差反向传播(BP)算法相结合的IGA—BP混合算法在电机故障诊断中的应用方案,应用IGA—BP算法优化神经网络的权值和阈值,提取电机转子振动频谱分量作为神经网络的训练输入样本,将代表电机转子常... 提出一种基于改进遗传算法(IGA)和误差反向传播(BP)算法相结合的IGA—BP混合算法在电机故障诊断中的应用方案,应用IGA—BP算法优化神经网络的权值和阈值,提取电机转子振动频谱分量作为神经网络的训练输入样本,将代表电机转子常见故障输入数据代入训练好的神经网络后,通过输出结果即可诊断故障类型。实验表明:该方法可以有效地识别电机常见故障,诊断准确率高、速度快。 展开更多
关键词 IGA—bp混合算法 电机故障 诊断
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基于BP神经网络对AZ91D镁合金力学性能的预测
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作者 韩伟 刘强 《铸造技术》 CAS 北大核心 2014年第3期482-484,共3页
研究了Ce-La混合稀土对AZ91D镁合金力学性能的影响,并通过遗传算法优化的BP神经网络对其进行了预测。结果表明,不同温度下,随着稀土元素Ce-La的增加,AZ91D镁合金的抗拉强度、屈服强度和伸长率的变化规律各不相同,并且最佳的稀土含量值... 研究了Ce-La混合稀土对AZ91D镁合金力学性能的影响,并通过遗传算法优化的BP神经网络对其进行了预测。结果表明,不同温度下,随着稀土元素Ce-La的增加,AZ91D镁合金的抗拉强度、屈服强度和伸长率的变化规律各不相同,并且最佳的稀土含量值也不一致。通过与实验值比较,基于遗传算法的BP神经网络具有良好的预测精度、计算稳定,能够较好的预测AZ91D镁合金的力学性能。 展开更多
关键词 遗传算法 bp神经网络 Ce—La混合稀土 AZ91D镁合金 力学性能
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融合传感器阵列与SSA-BP神经网络的气体监测系统设计 被引量:5
12
作者 董常庆 施云波 +3 位作者 牛昊东 王天 康林贵 李萍 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1093-1101,共9页
为了有效监测化工厂等场所的危险气体和解决金属氧化物传感器普遍存在交叉敏感性的问题,首先使用不同的MEMS气体传感器组成传感器阵列。然后配制不同的实验气样进行测试,得到实验测试数据,并整理成训练集和测试集样本。最后,采用麻雀搜... 为了有效监测化工厂等场所的危险气体和解决金属氧化物传感器普遍存在交叉敏感性的问题,首先使用不同的MEMS气体传感器组成传感器阵列。然后配制不同的实验气样进行测试,得到实验测试数据,并整理成训练集和测试集样本。最后,采用麻雀搜索算法优化的BP神经网络(SSA-BP)完成气体的定性、定量分析。实验测试结果表明:SSA可以有效提高预测模型的预测精度和稳定性,对乙醇、甲烷、氨气定性识别的正确率达到100%,气体定量预测的最大相对误差不超过5.50%,预测效果得到明显改善。该系统可以满足混合气体的定性和定量分析要求,在危险化学气体监测方面具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 传感器阵列 混合气体识别 bp神经网络 麻雀搜索算法
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基于遗传算法BP神经网络的多目标优化方法 被引量:9
13
作者 孙丽 《激光杂志》 北大核心 2016年第8期123-128,共6页
为了解决多目标优化过程中解难以客观评估的问题,提出了基于遗传算法改进BP神经网络的多目标优化方法。首先针对遗传算法的不易收敛,局部最优等缺点,提出了改进的并行混合非劣分类遗传算法,然后将改进的遗传算法与BP神经网络融合,对多... 为了解决多目标优化过程中解难以客观评估的问题,提出了基于遗传算法改进BP神经网络的多目标优化方法。首先针对遗传算法的不易收敛,局部最优等缺点,提出了改进的并行混合非劣分类遗传算法,然后将改进的遗传算法与BP神经网络融合,对多目标问题进行求解,利用遗传算法的全局优化和BP神经网络的局部优化能力,快速有效的解决多目标优化问题。 展开更多
关键词 遗传算法 bp神经网络 多目标优化 混合非劣分类算法
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基于混合遗传BP神经网络的城市系统作战能力评估 被引量:14
14
作者 夏维 刘新学 +1 位作者 范阳涛 范金龙 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期107-113,共7页
针对现有城市系统作战能力评估方法较少的问题,利用反向传播(back propagation,BP)神经网络在能力评估方面所具有的自适应、自学习、强容错性和泛化映射等优势,建立了评估指标体系并给出了指标的隶属函数。通过模拟退火遗传算法(simulat... 针对现有城市系统作战能力评估方法较少的问题,利用反向传播(back propagation,BP)神经网络在能力评估方面所具有的自适应、自学习、强容错性和泛化映射等优势,建立了评估指标体系并给出了指标的隶属函数。通过模拟退火遗传算法(simulated annealing and genetic algorithm,SAGA)优化BP神经网络的连接权重和阀值,弱化了指标评价中的人为因素,提高了评价结果的准确性、客观性和权威性,有效解决了传统遗传算法和BP神经网络易陷入局部极小值、收敛速度慢和抗干扰能力差等问题。仿真实例验证了该方法对城市系统作战能力评估的可行性和有效性。 展开更多
关键词 城市系统 作战能力 反向传播神经网络 混合遗传算法
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基于混合改变惯性因子PSO-BP的短期电力负荷预测 被引量:1
15
作者 王伟 杨跞 +2 位作者 杜晓彬 胡弼 胡土雄 《宁夏电力》 2017年第6期28-34,共7页
针对短期电力负荷预测的精度和网络的收敛问题,通过分析BP、PSO固有缺点,采用周期改变惯性因子(PCW)和动态改变惯性因子(DCW)的双策略,同时对传统的流程增加了额外BP局部寻优,编制了基于MATLAB的混合改变惯性因子PSO-BP神经网络算法(PDP... 针对短期电力负荷预测的精度和网络的收敛问题,通过分析BP、PSO固有缺点,采用周期改变惯性因子(PCW)和动态改变惯性因子(DCW)的双策略,同时对传统的流程增加了额外BP局部寻优,编制了基于MATLAB的混合改变惯性因子PSO-BP神经网络算法(PDPSOBP),并对广东某城市短期负荷进行预测。结果表明,PDPSO-BP有效地改善了BP的泛化能力,PSO的搜索能力,整体加快了网络的收敛速度,提高了预测的精度,保持误差在3%以下,具有良好的预测效果,满足负荷预测的要求。 展开更多
关键词 负荷预测 预测模型理论 PDPSO—bp混合算法 PCW DCW 精度
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基于DPO-BP的建筑混凝土配合比优化设计研究
16
作者 陈艳 《大理大学学报》 2021年第12期36-39,共4页
为解决BP神经网络在混凝土抗压强度的预测中训练效果差、泛化能力低的缺陷,将海豚算法(DPO)与BP神经网络结合构建基于DPO优化BP神经网络模型(DPO-BP)应用于混凝土配合比优化,提出了一套切实可行的混凝土配合比设计方案。结果表明,与BP... 为解决BP神经网络在混凝土抗压强度的预测中训练效果差、泛化能力低的缺陷,将海豚算法(DPO)与BP神经网络结合构建基于DPO优化BP神经网络模型(DPO-BP)应用于混凝土配合比优化,提出了一套切实可行的混凝土配合比设计方案。结果表明,与BP算法、遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)、粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BP)等算法相比,该优化方式具有收敛速度快、鲁棒性好等优点。DPO-BP算法求解精度高、可移植性强,还可以用作边坡稳定性判断、机器故障诊断、空气水体质量评价等诸多领域,具有重要的工程价值。 展开更多
关键词 海豚算法 bp神经网络 混凝土 抗压强度 配合比
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面向煤矿混合气体检测的神经网络算法研究进展 被引量:2
17
作者 焦明之 沈中丽 +2 位作者 周扬明 何新建 贺耀宜 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第9期115-121,共7页
煤矿气体传感器用于混合气体检测时测量信号之间有交叉干扰,难以保证检测准确性。对于相同的待识别气体,传统气体识别算法的识别精度低于基于神经网络的气体识别算法,神经网络通过调整其网络层、每层神经元的数量、神经元的激活函数和... 煤矿气体传感器用于混合气体检测时测量信号之间有交叉干扰,难以保证检测准确性。对于相同的待识别气体,传统气体识别算法的识别精度低于基于神经网络的气体识别算法,神经网络通过调整其网络层、每层神经元的数量、神经元的激活函数和各层网络之间的权重等来实现更高的气体识别精度。介绍了煤矿混合气体检测系统结构,通过构建气体传感阵列,利用其多维空间气体响应模式,并结合特定的气体识别算法,实现对混合气体的定性定量识别。重点分析了几种面向煤矿混合气体检测的神经网络算法并进行了对比分析,主要包括反向传播(BP)神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、径向基函数(RBF)神经网络:BP神经网络通常可以达到较高的分类精度,然而需要训练大量的参数,训练时间长,通常为了减少时长和提高精度,可以将BP神经网络与其他算法相结合;CNN可以自动提取数据特征,精度和训练速度都优于BP神经网络,但其易于陷入局部最优;RNN可以使用更少的数据并提取更有效的特征,但容易出现梯度消失等问题;RBF神经网络具有较强的鲁棒性和在线学习能力,但其通常需要大量数据完成模型训练。神经网络算法的应用将大幅提升煤矿混合气体的检测精度,保障煤矿智能化的实现。 展开更多
关键词 煤矿安全监控 混合气体检测 神经网络算法 传感器阵列 反向传播神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 径向基函数神经网络
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一种多元LDPC-CPM优化方法及性能仿真分析
18
作者 周乐佳 叶展 +2 位作者 吉茹 程方 冯姣 《电子测量技术》 北大核心 2023年第7期117-124,共8页
为了解决二元低密度奇偶校验(LDPC)码与高阶连续相位调制(CPM)级联的系统在卫星通信、深空通信方面传输性能不足的问题,提出了一种多元LDPC-CPM优化方法。首先采用多元LDPC码与高阶CPM串行级联形成多元LDPC-CPM系统获取更好的传输误码... 为了解决二元低密度奇偶校验(LDPC)码与高阶连续相位调制(CPM)级联的系统在卫星通信、深空通信方面传输性能不足的问题,提出了一种多元LDPC-CPM优化方法。首先采用多元LDPC码与高阶CPM串行级联形成多元LDPC-CPM系统获取更好的传输误码性能。其次考虑到多元LDPC码的传统译码算法复杂度过高,难以硬件实现的问题,设计了一种改进型的Mixed-Log-FFT-BP算法,通过去除加法与查表运算中对数似然比的求解,降低译码复杂度。最后针对多元LDPC-CPM系统涉及参数过多问题,提出一种性能逐步收敛的参数优化方法。仿真结果表明,与优化前的系统相比,优化后的系统在中高信噪比下,误码性能有1~1.2 dB的提升,且系统复杂度较低。 展开更多
关键词 多元LDPC码 连续相位调制 多元LDPC-CPM mixed-Log-FFT-bp算法 参数优化
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混合遗传神经网络在边坡稳定性评价中的应用研究 被引量:13
19
作者 杨蕾 林红 《中国农村水利水电》 北大核心 2006年第7期75-76,79,共3页
将改进的遗传算法与BP神经网络相结合,分析了边坡稳定性的影响因素,建立边坡稳定性评价的神经网络模型。分别用改进的遗传算法和自适应BP算法对网络权值进行全局优化和局部二次优化。选用边坡实例对网络进行训练检验,结果表明,混合遗传... 将改进的遗传算法与BP神经网络相结合,分析了边坡稳定性的影响因素,建立边坡稳定性评价的神经网络模型。分别用改进的遗传算法和自适应BP算法对网络权值进行全局优化和局部二次优化。选用边坡实例对网络进行训练检验,结果表明,混合遗传神经网络提高了训练速度和泛化能力,对边坡稳定性分析有较好的适用性,为边坡稳定性评价提供了依据。 展开更多
关键词 混合遗传神经网络 边坡稳定性 遗传算法 自适应bp算法 全局优化
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某舰艇柴油机冷却系统智能故障诊断系统设计 被引量:3
20
作者 王炳强 沈精虎 赵景波 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2009年第5期909-910,920,共3页
对某舰艇柴油机冷却系统的故障诊断进行了研究,针对传统故障诊断当中效率慢、准确度低的缺点,设计了某舰艇柴油机冷却系统的智能故障诊断系统;利用改进的BP神经网络算法通过VB加载C++写的DLL对某舰艇柴油机冷却系统进行了应用;应用结果... 对某舰艇柴油机冷却系统的故障诊断进行了研究,针对传统故障诊断当中效率慢、准确度低的缺点,设计了某舰艇柴油机冷却系统的智能故障诊断系统;利用改进的BP神经网络算法通过VB加载C++写的DLL对某舰艇柴油机冷却系统进行了应用;应用结果表明,提高了故障诊断的效率并具有较强的自学习和自适应的能力。 展开更多
关键词 柴油机冷却系统 智能故障诊断.改进的bp算法 VB与C++混合编程
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